쇼핑몰 관리자가 알아야 할 상품 검색 문제 TOP 3, AI로 해결하는법

검색에 실패한 고객의 68%는 재방문하지 않습니다.

이를 방치하면 쇼핑몰 매출 감소와 고객 이탈로 이어집니다.

이번 아티클에서는 쇼핑몰 관리자가 반드시 알아야 할 상품 검색 문제 TOP 3와 AI로 해결하는 법을 공유합니다.

상품 검색 문제 TOP 1 - 오타 입력 시 결과가 나오지 않아요

문제 상황

한글 오타

리깅스, 레딩스, 렉깅ㅅ
가ㅏ방, 갑ㅇㅏㅇ, 가방ㅇ

모바일에서 자주 발생하는 오타

ㅇㅜ산복, 원피슷, 청양곷ㄷㆍ

영문 오타

fprladtm → 레깅스, tpxld → 셔츠

발생하는 이유

기존 쇼핑몰 상품 검색은 단어 일치형 기반입니다. 단어가 하나라도 일치하지 않으면 결과가 나오지 않죠. 그래서 소비자가 같은 의미로 검색해도 오타가 있으면 결과를 찾을 수 없습니다.

기존 해결법

모든 예상 가능한 오타를 검색 태그에 입력해야 합니다.

상품명: 레깅스
검색 태그: #레깅스 #리깅스 #래깅스 #레기스 #leggings #fprladtm...

현실적인 어려움

1. 상품 100개당 약 2,000개의 오타 태그 입력 필요
2. 아무리 꼼꼼히 작업해도 고객의 다양한 검색어를 완벽히 예측할 수 없음
3. 신상품 입고 시마다 오타 태그 작업 반복 필요

AI로 해결하는 법

딥러닝 기반 오타 교정 모델 적용
-한글/영문 자모음 유사도 분석으로 오타 패턴 학습
-사용자 검색 로그 기반으로 자주 발생하는 오타 학습
-문맥을 고려한 실시간 오타 교정

상품 검색 문제 TOP 2 - 바지를 검색했는데 팬츠가 나오지 않아요

문제 상황

바지를 검색했는데 신발과 자켓을 보여줍니다.

반면 팬츠를 검색하면 제대로 나옵니다.

분명 같은 상품을 찾았지만 다른 검색 결과가 나옵니다.

발생하는 이유

바지와 팬츠를 우리는 같은 말로 인식하지만, 기본 검색 엔진은 이 둘이 같은 의미라는 것을 알지 못합니다.

검색 엔진은 사람처럼 문맥을 이해하면서 검색하는 것이 아니기 때문입니다.

그래서 '바지'='팬츠'라는 것을 따로 알려줘야 합니다.

기존 해결법

모든 동의어를 검색태그에 수동으로 입력해야 합니다.

상품명: 와이드 팬츠
검색태그: #와이드팬츠 #와이드바지 #통바지 #통팬츠 #와이드레그팬츠 #와이드핏바지 #와이드핏팬츠 #루즈핏바지 #루즈핏팬츠 #데일리팬츠 #데일리바지 #슬랙스 #일상팬츠 #데일리의류...

현실적인 어려움

1. 상품 1개당 최소 15개의 동의어 입력 필요
2. 세대별/브랜드별 다른 용어 대응 필요
3. 영어/한글 동의어 모두 고려해야 함 (1개 단어당 평균 4개 변형)

AI로 해결하는 법

1. 쇼핑몰 특화 언어 모델 활용
- 쇼핑몰 검색 데이터로 학습된 한국어 특화 모델 적용
- 실시간 검색 로그 기반 동의어 자동 추출
- 상품 설명, 리뷰 데이터 활용한 연관어 분석

2. 상품 온톨로지 구축
- 상품 카테고리별 계층 구조 자동 생성
- 시즌별 트렌드 용어 자동 매핑
- 글로벌 브랜드 다국어 동의어 연결

상품 검색 문제 TOP 3 - "검정색 슬랙스"를 검색했는데 검정색 바지가 하나도 안 나와요.

문제 상황

"검정색 슬랙스", "55사이즈 블라우스", "방수 등산바지" 등과 같이 옵션에 있는 정보(색상, 사이즈, 상세 설명 등)가 검색어에 추가되는 경우, 검색 정확도가 매우 떨어집니다.

발생하는 이유

여러 디테일한 속성과 옵션을 고려할 수록 검색 정확도가 떨어져요.

예를들면, 색상 태그를 검색 항목에 넣더라도

'검정'과

'슬랙스' 중

어떤 게 더 중요한지 모르기 때문에 검정이 중요하다고 인식되는 경우가 생겨요.

검정 바지를 검색했는데, 검정 패딩이나 검정 티셔츠가 나올 수 있습니다.

기존 해결법

현재는 모든 속성 정보를 검색태그에 수동으로 입력해야 합니다.

상품명: 데일리 슬랙스
옵션: 색상(검정, 베이지, 카키), 사이즈(S, M, L)
검색태그 입력 예시: #데일리슬랙스 #검정슬랙스 #블랙슬랙스 #베이지슬랙스 #카키슬랙스 #S슬랙스 #M슬랙스 #L슬랙스 #검정바지 #베이지바지 #카키바지 #S사이즈 #M사이즈 #L사이즈

현실적인 어려움

1. 색상×사이즈 기본 조합만 해도 1개 상품당 최소 20개 태그 필요 (예: 색상 4개 × 사이즈 5개)
2. 상품 특성에 따라 추가 속성 발생 (예: 소재, 길이, 핏 등)
3. 속성 정보가 상품명, 옵션, 상세설명에 각각 분산되어 있어 통합 관리 어려움

AI로 해결하는 법

1. 상품 속성 추출 AI 모델 적용
-상품명, 설명, 이미지에서 자동으로 속성 추출
-색상, 사이즈, 소재 등 다차원 속성 인식

2. 검색 의도 분석 모델 활용
-검색어에서 주요 속성과 가중치 자동 파악
-"검정색 슬랙스" → {색상: 검정, 카테고리: 슬랙스, 가중치: 카테고리 > 색상}

3. 멀티모달 검색 엔진 구축
-텍스트와 이미지 정보를 통합 분석
-시각적 속성과 텍스트 속성 매칭